机器视觉对农田中定位基准线的识别

针对机器视觉对作物行定位困难问题,给出一种基于Hough变换的作物行视觉定位方法。根据农田作物行图像的信息特点,运用2G-R-B灰度变换加大图像类间距离,采用最大类间方差法(OTSU)分割作物行与背景图像,采用5像素×1像素结构元素图像膨胀法对作物行形态进行修正并缩小或消除作物行和背景中的孔洞,采用中间线检测准定位基准线图像处理方法提取代表作物行走向的准定位基准线,采用Hough变换得到真正的定位基准线及其参数。采用400像素×300像素的白菜作物行图像进行实验,经本方法进行图像处理后,得到每条作物行单一的最能反映作物行走向的准定位基准线,再经Hough变换得到清晰、准确的定位基准线。所得到的定位基准线很好地代表了作物行走向,表明本方法能够得到较好的定位效果。